Ragent

项目概述#

Ragent 是一个企业级 RAG（检索增强生成）智能体平台，采用 Java 17 + Spring Boot 3 + React 18 技术栈，定位为 Java 开发者学习 RAG/Agent/MCP 的实战项目。

核心能力#

RAG 核心#

• 多路检索引擎：意图定向检索 + 全局向量检索并行执行，支持去重、Rerank 后处理流水线
• 意图识别与引导：树形意图分类体系（领域→类目→话题），置信度不足时主动引导用户澄清
• 问题重写与拆分：多轮对话上下文补全，复杂问题自动拆分为子问题
• 会话记忆管理：滑动窗口 + 自动摘要压缩，控制 Token 成本

模型能力#

• 模型路由与容错：多模型候选、优先级调度、首包探测、三态熔断器（CLOSED → OPEN → HALF_OPEN）
• 支持供应商：百炼、SiliconFlow、Ollama、vLLM

工具集成#

• MCP 工具集成：自动提取参数并执行业务工具，知识检索与工具调用无缝融合

文档处理#

• 文档入库流水线：节点编排的 Pipeline 架构：抓取→解析→增强→分块→向量化→写入 Milvus
• 支持格式：PDF/Word/PPT/网页等多格式文档解析

生产级特性#

• 队列式并发限流（Redis ZSET + Pub/Sub）
• 8 个专用线程池 + TTL 透传
• 全链路 Trace（AOP 实现）
• SSE 流式输出 + 首包探测
• Sa-Token 认证鉴权
• Spotless 代码规范

架构设计#

ragent/
├── framework/      # 基础设施层（异常体系、幂等、分布式ID、SSE封装）
├── infra-ai/       # AI 能力层（模型供应商抽象、ChatClient 接口）
├── bootstrap/      # 业务逻辑层（RAG 核心、检索、意图、会话）
├── frontend/       # React 18 前端
├── mcp-server/     # MCP 工具服务
└── resources/      # 数据库 schema、默认数据

扩展点#

管理后台功能#

• 用户问答界面（Markdown 渲染、代码高亮、回答评价）
• 知识库管理、意图树编辑
• 入库任务监控、链路追踪查看
• 用户管理、系统设置

代码规模#

• 后端 Java 代码：约 40,000 行，400+ 源文件
• 前端 TypeScript/React 代码：约 18,000 行
• 数据库：20 张业务表
• 前端页面：22 个页面/组件

适用场景#

• 企业知识库检索系统
• 智能客服与问答机器人
• Java 开发者 RAG/Agent/MCP 工程实践学习
• 面试/学习项目（覆盖设计模式、分布式并发限流等）

环境要求#

• Java 17+
• Node.js（前端构建）
• MySQL
• Milvus 2.6（向量数据库）
• Redis
• RocketMQ 5.x（可选）

快速启动#

# 1. 克隆仓库
git clone https://github.com/nageoffer/ragent.git

# 2. 配置数据库（MySQL + Milvus + Redis）

# 3. 配置模型供应商（百炼/SiliconFlow/Ollama）

# 4. 运行后端
./mvnw spring-boot:run

# 5. 构建前端
cd frontend && npm install && npm run dev